Understanding and visualizing passengers’ travel behaviours: a device-free sensing way leveraging taxi trajectory data
Understanding and visualizing passengers’ travel behaviours: a device-free sensing way leveraging taxi trajectory data
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了解并可视化乘客的出行行为：利用出租车轨迹数据的无设备传感方式
DOI：
10.1007/s00779-019-01346-6
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发表时间：
2019-12
影响因子：
--
通讯作者：
Hong Xie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chengwu Liao;Chao Chen;Zhiqing Zhang;Hong Xie
近年来，与人类相关的轨迹数据史无前例地激增，如GPS数据和基于本地的社交网络数据。每种轨迹数据在仪表化和刻画人类的流动性和活动方面各有利弊，这为从数据融合的角度深入了解人类出行行为的智能提供了宝贵的机会。本文主要研究旅客出行行为的动机，即出行目的。我们没有部署传感器来直接收集乘客行为的数据，而是提出了一种无需设备的传感方式，利用乘客乘坐出租车时留下的出租车轨迹数据。换句话说，这些数据是由安装在出租车上的GPS设备收集的。具体地说，我们建立了一个名为VizTripPurpose的可视化分析系统，通过融合出租车轨迹数据和人类签到数据来理解出租车出行目的。具体地说，我们的系统不仅可以获得集体和个人尺度上的出租车出行目的，还可以使城市规划者等分析人员(1)通过在多尺度空间域中描绘不同时间段的出租车出行目的模式，直观地了解出租车出行目的模式；(2)及时推断给定出租车出行的出行目的，包括起点、目的地和时间信息。为了说明我们系统的有效性，我们提供了在美国纽约市曼哈顿地区生成的真实出租车出行数据和Foursquare签到数据的案例研究。
Recent years witness the unprecedented proliferation of human-related trajectory data, such as GPS data and Local-Based Social Networks data. Each kind of trajectory data has its pros and cons in instrumenting and charactering human mobility and activities, which provides a valuable opportunity to understand the in-depth intelligence of human travel behaviors from the perspective of data fusion. In this paper, we focus on the motivations of passengers’ travel behaviors, i.e., trip purposes. Rather than deploying sensors to collect data regarding passengers behaviours directly, we propose a device-free sensing way which leverages the taxi trajectory data left when passengers taking taxis. In another word, the data is collected by GPS devices installed in taxis. Specifically, we establish a visual analytics system called VizTripPurpose to understand taxi trip purposes by fusing the taxi trajectory data and human check-in data. Specifically, our system allows for not only obtaining taxi trip purpose on both collective and individual scales, but also visually enable analysts, such as urban planners, to (1) intuitively understand the time-evolving taxi trip purpose patterns by profiling them at different time periods in the multi-scale spatial domain; (2) timely infer the trip purpose for a given taxi trip containing origin, destination, and time information. To illustrate the effectiveness of our system, we provide case studies on real taxi trip data and Foursquare check-in data generated in the region of Manhattan, New York City (NYC), US.
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DOI：
10.1109/iv.2009.38
发表时间：
2009-07
期刊：
2009 13th International Conference Information Visualisation
影响因子：
--
作者：
P. Lundblad;Oskar Eurenius;Tobias Heldring
通讯作者：
P. Lundblad;Oskar Eurenius;Tobias Heldring
CROWDDELIVER：利用出租车人群规划全市包裹递送路径
DOI：
10.1109/tits.2016.2607458
发表时间：
2017-06
影响因子：
8.5
作者：
Chen Chao;Zhang Daqing;Ma Xiaojuan;Guo Bin;Wang Leye;Wang Yasha;Sha Edwin
通讯作者：
Sha Edwin
DOI：
10.1109/iv.2008.32
发表时间：
2008-07
期刊：
2008 12th International Conference Information Visualisation
影响因子：
--
作者：
P. Lundblad;M. Jern;C. Forsell
通讯作者：
P. Lundblad;M. Jern;C. Forsell
DOI：
10.1145/2517840.2517871
发表时间：
2013-11
期刊：
Proceedings of the 12th ACM workshop on Workshop on privacy in the electronic society
影响因子：
--
作者：
Rinku Dewri;Prasad Annadata;Wisam Eltarjaman;R. Thurimella
通讯作者：
Rinku Dewri;Prasad Annadata;Wisam Eltarjaman;R. Thurimella
VAUD：探索时空城市数据的可视化分析方法
DOI：
10.1109/tvcg.2017.2758362
发表时间：
2018-09-01
影响因子：
5.2
作者：
Chen, Wei;Huang, Zhaosong;Maciejewski, Ross
通讯作者：
Maciejewski, Ross